AI-102T00 DESIGNING AND IMPLEMENTING A MICROSOFT AZURE AI SOLUTION
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AI-102T00 DESIGNING AND IMPLEMENTING A MICROSOFT AZURE AI SOLUTION

4 días Consultar fechas

Nivel: Intermedio
Área: Informática y Comunicaciones
ID: AI-102T00
Tipo de Formación: Certificación IT
Modalidad: Aula Virtual

¿QUÉ INCLUYE EL PROGRAMA DEL CURSO?

Este curso de 4 días de duración está destinado a desarrolladores de software que quieren crear aplicaciones con inteligencia artificial que utilizan Servicios de Azure AI, Búsqueda de Azure AI y Azure Open AI. El lenguaje de programación que se usará en el curso será C# o Python.

OBJETIVOS DIDÁCTICOS

Este curso guiado con instructor te prepara para realizar el examen AI-102 y obtener la certificación Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

  • Descripción de las consideraciones para el desarrollo de aplicaciones habilitadas para IA
  • Creación, configuración, implementación y protección de Azure Cognitive Services
  • Desarrollo de aplicaciones que analizan texto
  • Desarrollo de aplicaciones habilitadas para voz
  • Creación de aplicaciones con capacidades de comprensión del lenguaje natural
  • Creación de aplicaciones de QnA
  • Creación de soluciones de conversación con bots
  • Uso de servicios de visión informática para analizar imágenes y vídeos
  • Creación de modelos personalizados de visión informática
  • Desarrollo de aplicaciones que detectan, analizan y reconocen caras
  • Desarrollo de aplicaciones que leen y procesan texto en imágenes y documentos
  • Creación de soluciones de búsqueda inteligente para minería de conocimientos
  • Creación de soluciones de IA generativa

AUDIENCIA

Ingenieros de software implicados en la creación, administración e implementación de soluciones de inteligencia artificial que utilizan Servicios de Azure AI, Búsqueda de Azure AI y Azure Open AI. Conocen bien C# o Python, y tienen conocimientos sobre el uso de API basadas en REST para crear soluciones de visión informática, análisis de lenguaje, minería de conocimientos, búsqueda inteligente, inteligencia artificial conversacional e inteligencia artificial generativa en Azure.

REQUISITOS PREVIOS

Antes de asistir a este curso, los estudiantes deben tener:

  • Conocimientos de Microsoft Azure y capacidad para navegar por Azure Portal
  • Conocimientos de C# o Python
  • Conocimientos de la semántica de programación de JSON y REST

METODOLOGÍA

  • Modalidad: Aula Virtual en tiempo real – Video conferencia.
  • Formación práctica orientada a casos reales.
  • Manual Oficial Microsoft en formato digital (dMOC)
  • Acceso extendido al curso y laboratorios durante 6 meses.
  • Soporte post-clase totalmente gratuito durante 6 meses.
  • Formadores certificados Microsoft Certified Trainer.
  • Centro examinador oficial.

DURACIÓN

4 DIAS

TEMARIO DEL CURSO

1.- Preparación para desarrollar soluciones de inteligencia artificial en Azure

Definir la inteligencia artificial
Comprender los términos relacionados con la inteligencia artificial
Comprender las consideraciones de los ingenieros de IA
Comprender las consideraciones para una IA responsable
Comprender las funcionalidades de Azure Machine Learning
Descripción de las funcionalidades de los Servicios de inteligencia artificial de Azure
Descripción de las funcionalidades de Azure OpenAI Service
Descripción de las funcionalidades de Búsqueda de Azure AI


2.- Creación y consumo de los servicios de Azure AI

Crear recursos de servicios de Azure AI en una suscripción de Azure.
Identificar los puntos de conexión, las claves y las ubicaciones necesarias para consumir un recurso de servicios de Azure AI.
Usar una API de REST y un SDK para consumir servicios de Azure AI.


3.- Protección de los servicios de Azure AI

Considerar diferentes aspectos acerca de la autenticación para los servicios de Azure AI
Administrar la seguridad de red para los servicios de Azure AI


4.- Supervisión de los servicios de Azure AI

Supervisión de los costes de los servicios de Azure AI.
Crear alertas y ver métricas de los servicios de Azure AI.
Administrar el registro de diagnóstico de servicios de Azure AI.


5.- Implementar servicios de Azure AI en contenedores

Creación de contenedores para su reutilización
Implementación y protección de un contenedor
Consume servicios de Azure AI desde un contenedor


6.- Análisis de imágenes

Aprovisionar un recurso de Visión de Azure AI
Análisis de una imagen
Generar una miniatura recortada inteligente


7.- Clasificación de imágenes

Aprovisionar recursos de Azure para Custom Vision de Azure AI
Comprender la clasificación de imágenes
Entrenar un clasificador de imágenes


8.- Detección, análisis y reconocimiento de caras

Identificar opciones para la detección, el análisis y la identificación de caras
Conocer las consideraciones para el análisis de caras
Detectar caras con el servicio Visión de Azure AI
Conocer las funcionalidades del servicio Face
Comparar y asociar las caras detectadas
Implementar el reconocimiento facial


9.- Lectura de texto en imágenes y documentos con el servicio Visión de Azure AI

Leer texto de imágenes mediante OCR
Uso del análisis de imágenes del servicio Visión de Azure AI con SDK y la API de REST
Desarrollo de una aplicación que pueda leer texto impreso y manuscrito


10.- Analizar vídeos

Descripción de las funcionalidades de Azure Video Indexer
Extraer información personalizada
Uso de widgets y API de Azure Video Indexer


11.- Análisis de texto con Lenguaje de Azure AI

Detectar el idioma del texto
Analizar opiniones de texto
Extraer frases clave, entidades y entidades vinculadas


12.- Creación de una solución de respuesta a preguntas

Comprender la respuesta a preguntas y su comparación con el reconocimiento del lenguaje
Crear, probar, publicar y consumir un knowledge base
Implementar conversaciones multiturno y aprendizaje activo
Crear un bot de respuesta a preguntas para interactuar con el uso de lenguaje natural

13.- Creación de un modelo de reconocimiento del lenguaje conversacional

Aprovisionamiento de recursos de Azure para el recurso de Lenguaje de Azure AI
Definición de intenciones, expresiones y entidades
Uso de patrones para diferenciar expresiones similares
Uso de componentes de entidad pregeneradas
Entrenamiento, prueba, publicación y revisión de un modelo de Lenguaje de Azure AI


14.- Creación de un proyecto de clasificación de texto personalizado

Descripción de tipos de proyectos de clasificación
Creación de un proyecto de clasificación de texto personalizado
Etiquetar datos, entrenar e implementar un modelo
Envío de tareas de clasificación desde su propia aplicación


15.- Crear una solución de extracción de entidades con nombre personalizada

Entender las entidades con nombre personalizadas y cómo se etiquetan.
Compilar un proyecto del servicio Language.
Etiquetar datos y entrenar e implementar un modelo de extracción de entidades.
Enviar tareas de extracción desde una aplicación propia


16.- Traducción de texto con el servicio Traductor de Azure AI

Aprovisionar un recurso de Translator
Comprender la detección, traducción y transliteración de idiomas
Especificar opciones de traducción
Definir traducciones personalizadas


17.- Creación de aplicaciones habilitadas para voz con Servicios de Azure AI

Aprovisionamiento de un recurso de Azure para el servicio de Voz de Azure AI
Utiliza la API de conversión de voz a texto de Azure AI para implementar el reconocimiento de voz
Uso de la API Text-to-Speech para implementar la síntesis de voz
Configuración del formato de audio y las voces
Uso de Lenguaje de marcado de síntesis de voz (SSML)


18.- Traducción de voz con el servicio de voz de Azure AI

Aprovisionar recursos de Azure para la traducción de voz.
Generar traducción de texto a partir de voz.
Sintetizar traducciones habladas.


19.- Creación de una solución de Búsqueda de Azure AI

Creación de una solución de Búsqueda de Azure AI
Desarrollar una aplicación de búsqueda


20.- Creación de una aptitud personalizada para Búsqueda de Azure AI

Implementación de una aptitud personalizada para Búsqueda de Azure AI
Integración de una aptitud personalizada en un conjunto de aptitudes de Búsqueda de Azure AI


21.- Creación de un almacén de conocimiento con Búsqueda de Azure AI

Creación de un almacén de conocimiento desde una canalización de Búsqueda de Azure AI
Ver datos en proyecciones en un almacén de conocimiento


22.- Planificar una solución de Documento de inteligencia de Azure AI

Describir los componentes de una solución de Documento de inteligencia de Azure AI.
Crear y conectarse a los recursos de Documento de inteligencia de Azure AI en Azure.
Elegir si desea usar un modelo creado previamente, personalizado o compuesto


23.- Uso de modelos precompilados de Documento de inteligencia de Azure AI

Identifica los problemas empresariales que puedes resolver mediante modelos precompilados en Documento de inteligencia de Azure AI.
Analiza los formularios con los modelos Documento general, Lectura y Diseño.
Análisis de formularios con modelos financieros, identificadores y fiscales precompilados.


24.- Extracción de datos de formularios con Azure Document Intelligence

Comprender la respuesta a preguntas y su comparación con el reconocimiento del lenguaje
Identificar cómo el servicio de diseño, los modelos precompilados y el servicio personalizado de Azure Document Intelligence pueden automatizar los procesos
Usar las funcionalidades de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de Azure Document Intelligence con SDK, API de REST y Azure Document Intelligence Studio
Desarrollar y probar modelos personalizados


25.- Introducción a Azure OpenAI Service

Crea un recurso de Azure OpenAI Service y reconoce los tipos de modelos base de Azure OpenAI.
Usa Azure OpenAI Studio, la consola o la API REST para implementar un modelo base y probarlo en las áreas de juegos de Studio.
Genera finalizaciones para los mensajes y empieza a administrar parámetros de modelos.


26.- Creación de una solución de Búsqueda de Azure AI

Integración de Azure OpenAI en la aplicación
Diferencias entre los distintos puntos de conexión disponibles para la aplicación
Generación de finalizaciones para solicitudes mediante la API REST y los SDK específicos del lenguaje


27.- Aplicación de ingeniería de mensajería con Azure OpenAI Service

Comprende el concepto de ingeniería de mensajería y su rol en la optimización del rendimiento de los modelos de Azure OpenAI.
Aprende a diseñar y optimizar los mensajes para usar mejor los modelos de inteligencia artificial.
Incluye instrucciones claras, solicita composición de salida y usa contenido contextual para mejorar la calidad de las respuestas del modelo.


28.- Generación de código con Azure OpenAI Service

Uso de mensajes de lenguaje natural para escribir código
Compilación de pruebas unitarias y comprensión del código complejo con los modelos de IA
Generación de comentarios y documentación para el código existente


29.- Generación de imágenes con Azure OpenAI Service

Descripción de las funcionalidades de DALL-E en Azure OpenAI Service
Uso del área de juegos DALL-E en Azure OpenAI Studio
Uso de la interfaz REST de Azure OpenAI para integrar la generación de imágenes DALL-E en las aplicaciones


30.- Usa tus propios datos con Azure OpenAI Service

Describir las funcionalidades de Azure OpenAI en los datos
Configurar Azure OpenAI para usar sus propios datos
Usar la API de Azure OpenAI para generar respuestas basadas en sus propios datos


31.- Aspectos básicos de la inteligencia artificial generativa responsable

Describir un proceso general para el desarrollo de una solución de inteligencia artificial generativa responsable
Identificar y clasificar por orden de prioridad los daños posibles pertinentes a una solución de inteligencia artificial generativa
Medir la presencia de daños en una solución de inteligencia artificial generativa
Mitigar los daños en una solución de inteligencia artificial generativa
Preparar la implementación y operación de una solución de inteligencia artificial generativa de manera responsable

 

AI-102T00 DESIGNING AND IMPLEMENTING A MICROSOFT AZURE AI SOLUTION

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AI-102T00 DESIGNING AND IMPLEMENTING A MICROSOFT AZURE AI SOLUTION

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GEMMA Vilar Montoro
GEMMA Vilar Montoro
18/12/2023
Formación recibida interesante y explicada de forma amena.
Sihana Mjekiqi
Sihana Mjekiqi
18/12/2023
Voy por el segundo curso, muy buena organización y se nota la experiencia , buenos profesores y Marisa es encantadora y siempre está ahi para ayudarte
Raul Garcia López
Raul Garcia López
17/12/2023
Materia, formadores y metodología engranada a la perfección. Un salto cualitativo en la formación online.
oscar torres
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04/12/2023
Buen sitio para realizar los exámenes de tus certificaciones de IT, que es lo que yo he hecho, todo a sido muy cómodo y sencillo.
ifris i
ifris i
02/12/2023
La formación fue clara y didáctica; recomiendo al instructor José Buemala, quien nos brindó orientación documental y ayuda para la certificación
miguel
miguel
01/12/2023
EL curso y el instructor muy bien. Lo único que puedo dar como warning es que el curso debería de darse con algunas horas mas . Es corto para la cantidad de material que se da.
Rafael Velasco Fernández
Rafael Velasco Fernández
26/11/2023
Hice el curso de Power BI Data Analys en noviembre de 2023 y quedé muy satisfecho. Está muy bien organizado y el profesor estaba muy bien preparado.
Oscar Mariano Franco Franco
Oscar Mariano Franco Franco
16/11/2023
Genial el trato de la administración, super amables y profesionales , y Monica un encanto, al igual que los tutores Mauricio un gran profesional.